便宜的算力，是这个时代的"廉价石油"

前几天有个做物流的老板跟我喝咖啡，眉飞色舞地说，他公司里现在每个文员都在用 AI 写报关单、写客户邮件、做报价表。他给我看账单，一个月不到两百新币，干了原来三个人的活。他说："老张，这玩意儿便宜得跟不要钱一样。"

我问他："你记不记得 2015 年的 Grab 和 Uber？"

他愣了一下，笑了。他记得。那时候从乌节路打车到樟宜机场只要七八块新币，司机还客客气气递瓶矿泉水。今天同样这一程，三十多块起跳，高峰期能到五十。中间发生了什么？没有发生什么——只是补贴烧完了，VC 不再愿意为你的出行付钱了，而你已经把家里的车卖了。

这就是我想跟你讲的那条定律。我管它叫"廉价燃料定律"：每一次重大技术革命的头几年，使用成本都会被资本人为压到地板以下；等用户被钩住、习惯被重塑、替代方案被消灭，价格就开始反向爬坡。今天 ChatGPT、Claude、Gemini 给你的那个"便宜得不像话"的价格，是这条曲线的最低点，不是常态。

从铁路到带宽，每一代人都被这个把戏骗过一次

1860 年代的美国铁路狂潮，是这条定律最古典的版本。Vanderbilt、Gould 这帮铁路大亨为了抢货源，互相把运费压到成本以下——纽约到芝加哥运一头牛的运费一度低于喂这头牛一周的草料钱。中西部农民欢天喜地，把自家牛车马车卖了，全部依赖铁路。结果到了 1870 年代后期，铁路公司通过收购、合谋、铁路集团（pool）把竞争消化掉，运费在十年内涨了三到四倍。农民们组织"农民同盟"（Granger Movement）上街抗议，但已经晚了——没有马车了，没有马夫了，没有别的路了。

第二个例子近一点。1990 年代末，互联网带宽。Global Crossing、WorldCom、360networks 这些公司在全球海底铺光缆，铺到什么程度？2001 年泡沫破灭时，全世界海底光纤里只有不到 5% 真正在传数据，其余全是暗光纤（dark fiber）。带宽便宜得跟空气一样，于是 YouTube、Netflix、Skype 这些"流量怪兽"才敢出生——它们的商业模式建立在"带宽免费"的假设上。然后呢？光纤公司一家家破产，资产被低价收购、合并整合。今天美国家庭宽带每月动辄八九十美元，企业专线更是天价。Netflix 现在每年要付给 ISP 一大笔"互联峰值费"，这笔钱在 2005 年是零。

第三个例子，你正在亲身经历——网约车和外卖。Uber 从 2009 年到 2019 年烧了超过 250 亿美元补贴用户，整整十年。今天你叫一辆车的真实价格，已经回到了 2008 年传统出租车的水平，甚至更高。但全球绝大多数城市的传统出租车队，已经被这十年的补贴战烧死了。

铁路、带宽、网约车——每一次，剧本一模一样：资本砸钱 → 替代方案被消灭 → 用户养成习惯 → 涨价 → 用户骂街但走不掉。

为什么这条定律每次都灵验

背后的机制其实是冷冰冰的数学。

任何一个新基础设施，前期都有巨大的沉没成本（铺铁路、铺光纤、训练大模型）和接近于零的边际成本（多运一头牛、多传一个数据包、多生成一段文字，几乎不花钱）。这种成本结构天然导向"赢家通吃"——谁能熬到对手破产，谁就能定价。所以在熬死对手之前，所有玩家都必须把价格压到边际成本附近，甚至更低。这不是慈善，是战争。

今天 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek，谁都没赚钱。OpenAI 2024 年烧掉的钱超过它的全部营收。它们卖给你的每一个 token 都是亏本的——不是亏一点，是亏得离谱。这种状态能持续多久？取决于 VC 和主权基金的耐心。我的判断是，再两三年，最多四年。

而你——你公司里那个用 AI 写报关单的文员——正在做一件非常危险的事情：你正在用一个被补贴的价格，重构你公司的工作流程。你正在解雇或者不再招那些原本会写报关单的人。你正在让供应商习惯收到 AI 生成的对账邮件。你正在让客户习惯三分钟内收到报价。

等到 API 调用费涨十倍——它一定会涨，问题只是什么时候——你怎么办？

如果你已经把船开进了 AI 的航道，至少要带两套桨

我不是叫你别用 AI，那是傻话。火车再贵也比马车快，光纤再贵也比拨号上网强。技术革命是单向的。但作为一个 SME 老板，你的责任是确保你的公司在补贴结束的那一天不会休克。

具体三件事。

第一，分清楚"AI 增强"和"AI 依赖"。 如果 AI 只是让你原来三个文员变成两个、效率翻倍，这叫增强——补贴结束了你大不了把价格转嫁给客户，或者重新招一个。如果 AI 让你把整个客服部门、整个文案部门、整个初级分析师团队全部裁掉，机构记忆（institutional memory）从公司里消失了——这叫依赖。补贴结束的那天，你会发现重建这些团队比当初解散它们贵十倍。

第二，今天就开始追踪你的"AI 成本占营收比"。 现在它可能是 0.5%，低得让你忽略。把这个数字记下来，每个季度看一次。当它涨到 3%，你就要开始警惕；涨到 8%，你必须有 Plan B。Plan B 可以是开源模型本地部署（DeepSeek、Llama 这一类），可以是回到部分人工，可以是把 AI 成本透明地转嫁给客户。关键是你提前知道触发点在哪里，而不是等账单来了再慌。

第三，如果你的整个商业模式建立在"AI 几乎免费"的假设上——比如你做的是 AI 写作 SaaS、AI 客服外包、AI 翻译——那你不是在做生意，你是在做风险套利。你的利润空间就是 OpenAI 和 Anthropic 的补贴差。这种生意可以做，但要快进快出，不要谈五年规划，不要为它买商铺、招长期员工、签长期合同。

下一步可以做的事情很简单：这个周末，花两个小时，把你公司里所有用到 AI 的环节列一张清单，旁边标一列"如果这个服务明天涨价 10 倍，我怎么办"。能填出答案的，是增强；填不出来的，是依赖。

廉价石油的时代结束过两次，廉价资本的时代结束过更多次。廉价算力的时代，也终将结束。这颗星挂在那里，几百年没动过。

—— 老张